Detectar la endometriosis sin necesidad de cirugía y comprender cómo esta enfermedad puede afectar la fertilidad son los objetivos de la investigadora Daniela Mennickent, bioquímica y académica de la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC).
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La especialista lidera dos proyectos que integran inteligencia artificial, espectroscopía infrarroja, proteómica y metabolómica, con el fin de ofrecer métodos no invasivos de diagnóstico y aportar a una mejor calidad de vida para las mujeres que padecen esta patología, que afecta al 10% de las mujeres en edad reproductiva.
Un diagnóstico más rápido y sin cirugía
Uno de los estudios, financiado por la Dirección de Investigación de la UCSC, busca desarrollar un test basado en el análisis de muestras de sangre u orina. Los datos obtenidos serán procesados con algoritmos de inteligencia artificial para diferenciar entre pacientes con y sin endometriosis, proponiendo una alternativa a la laparoscopía, el actual método de referencia que requiere intervención quirúrgica.
Comprender el vínculo con la infertilidad
El segundo proyecto, financiado por ANID a través de FONDECYT de Iniciación 2025, aborda las causas de la infertilidad asociada a la endometriosis. Para ello, se analizan proteínas y metabolitos en suero y líquido folicular ovárico, con el fin de mapear los procesos bioquímicos que explicarían la relación entre esta enfermedad y la dificultad para concebir.
Investigación colaborativa e interdisciplinaria
En estos trabajos participan estudiantes de Medicina, Magíster en Ciencias Biomédicas y Doctorado en Inteligencia Artificial, junto con profesionales clínicos de la Clínica Sanatorio Alemán y colaboradores de otras universidades.
“La colaboración interdisciplinaria es clave para avanzar hacia soluciones reales que mejoren la calidad de vida de miles de mujeres”, destacó la Dra. Mennickent.
